Data Bronnen
Dit zijn de plaatsen waar uw gegevens vandaan komen. Het kan van alles zijn, van databases, SaaS-applicaties, interne applicaties, IoT-apparaten, API's van derden, enz.
Gegevensopname
Dit omvat het extraheren van gegevens uit de bronnen en het laden ervan in de datapijplijn. Hulpmiddelen hiervoor kunnen Apache Kafka, Logstash of op maat gemaakte scripts zijn.
Gegevensopslag (Data Lake of Data Warehouse)
Na opname worden gegevens opgeslagen in een datawarehouse of datalake. Voor gestructureerde, verwerkte data wordt gebruik gemaakt van een datawarehouse, zoals Google BigQuery of Amazon Redshift. Een datameer, zoals Amazon S3 of Google Cloud Storage, kan onbewerkte, onverwerkte gegevens opslaan in het oorspronkelijke formaat.
Gegevensverwerking en -transformatie (ETL)
Hier worden onbewerkte gegevens opgeschoond, getransformeerd en gestructureerd voor analyse. Dit proces wordt ook wel ETL (Extract, Transform, Load) genoemd. Hulpmiddelen hiervoor kunnen Apache Beam, Apache Airflow of Talend zijn.
Gegevensanalyse
Zodra gegevens zijn verwerkt en gestructureerd, kunnen ze worden geanalyseerd met behulp van verschillende tools voor gegevensanalyse, zoals SQL, Python, R of zelfs Excel.
Datavisualisatie en BI-tools
De resultaten van de data-analyse worden vaak gevisualiseerd met tools als Tableau, Looker of PowerBI. Deze tools helpen niet-technische gebruikers de gegevens te begrijpen en te interpreteren.
Machine Learning en geavanceerde analyse
Voor meer geavanceerde use-cases kunnen gegevens verder worden verwerkt en geanalyseerd met behulp van machine learning-algoritmen en tools zoals TensorFlow, PyTorch of Scikit-learn.